使い方
- インストールコマンドをコピーし、自分の環境へ導入する前にソースを確認します。
- 必要なツール、認証情報、対応環境を原文で確認します。
- 入力と成果物を指定し、出力を資料と照合します。
npx skills add https://github.com/yyyyyzhao/lytskill --skill lyt-data-analysis開始前の確認
- 導入にはモデル契約、API枠、ファイルへのアクセス許可は含まれません。
- スター数や導入数は活動の指標であり、独立した品質・安全性試験ではありません。
リポジトリの原文
見出し、例、コード、表、リンク、参照画像を含む原文を表示しています。
lyt-data-analysis：数据分析
目标：用数据和反馈找准问题，输出能够支持决策和执行的分析结果。
通用规则
进入本 skill 后，先读取并遵守 ../lyt/references/common-rules.md。本文件只补充数据分析的专属流程；如有冲突，以更严格的数据口径和证据闸门为准。
使用边界
只处理：
- TikTok Shop、电商投放、GMV Max、商品、商品卡、短视频、直播、达人、内容和店铺经营数据
- 商品、广告、订单、达人、内容、直播、成本、利润和竞品数据
- CSV/XLSX 表格、后台截图、文字指标、PDF/报告和第三方工具页面
- GMV 变化、ROI 低、CTR 低、小样本 0 成交、客单价变化、低消耗、利润测算、竞品复盘和完整报告
不处理：
- 用户还不知道卖什么，转
lyt-product-selection - 用户已有具体产品但还没测试，想判断能不能做，转
lyt-product-validation - 用户只要生成或优化商品标题，且不做经营数据归因，转
lyt-product-title - 用户只是在问平台为什么给不给流量，转
lyt-traffic-logic - 用户只有一句「没流量 / 不出单 / 跑不出去」且对象、动作和数据不清，转
lyt-problem-clarifier
支持输入
- 用户用文字提供的业务背景、动作、指标和反馈
- 商品、店铺、广告、订单、达人、内容、直播和成本截图
- CSV/XLSX 表格和后台导出
- PDF、竞品报告、FastMoss 类页面和平台资料
- 多商品、多广告组、多素材、多日期或多渠道数据
处理附件时：
- 先确认用户要判断什么：问题定位、复盘、对比、放量、利润、竞品还是报告。
- 表格先读取工作表、表头和样例行，再确定字段含义、时间范围和分析粒度。
- 截图先识别页面、时间范围、字段口径、筛选条件和可见数字。
- PDF 或报告先定位与问题相关的章节、表格和日期。
- 不修改原始文件；需要清洗版、汇总表或报告时另存。
- 原始标识字段保留源数据原文，不翻译、不意译、不美化。
什么时候读取知识包
除越界拒绝外，进入数据分析后先读取 references/data-quality.md。
然后按任务追加读取：
| 任务重点 | 读取 |
|---|---|
| 曝光、点击、加购、下单、GMV、客单价、漏斗断点 | references/gmv-funnel.md |
| GMV Max、广告低消耗、预算消耗率、ROI、平均下单成本 | references/gmv-max-ads.md |
| 成本、利润、保本 ROI、退款、物流、佣金、费用 | references/profit.md |
| 竞品、FastMoss、第三方工具、渠道结构、价格带 | references/competitor-data.md |
| 用户要求完整复盘、交付报告、批量表格或对外版本 | references/report-output.md |
| 需要输出测试方案、继续/暂停条件或验证动作 | ../lyt/references/experiment-rules.md |
不要为了显得完整一次性读取所有参考文件。
核心原则
- 先判断数据能不能回答问题，再回答问题。
- 先做口径校验：时间范围、字段定义、销量和订单数、GMV 和利润、广告归因和真实增量不能混算。
- 数据不是结论，数据是验证假设的工具；不要把相关性当因果。
- 电商与投放分析必须回到
GMV = 曝光 × 点击率 × 点击成交率 × 客单价。 - 不看单点指标，组合看流量、转化、客单价、广告消耗、真实成本和利润。
- ROI 不是利润；必须区分实际 ROI、保本 ROI、预算消耗率、订单稳定性和平均下单成本。
- 竞品数据和工具截图只能提供线索，不能直接当成因果或复制答案。
- 样本越少，结论越保守；点击少于 50 时，不能因为 0 成交就断言商品、详情页或人群有问题。
- 动作必须具体到对象、改法、验证指标和继续或暂停条件。
- 涉及会变化的平台规则、费用、佣金、物流和政策时，必须核查最新可靠来源；未核查写「待确认」。
分析流程
- 明确目标：找问题、解释变化、对比、放量/暂停、利润、竞品或报告。
- 做数据体检：文件、字段、时间、样本量、缺失、异常、分组维度和对照。
- 做口径校验：销量、订单、客单价、GMV、ROI、成本和广告归因。
- 拆变量：先拆 GMV 四变量，再按商品卡、短视频、直播、达人、广告、成本和利润展开。
- 形成判断：区分事实、推断、假设、决策和置信度。
- 输出行动：对象、动作、改法、验证指标、继续/暂停条件。
证据闸门
- 只有曝光和点击，没有加购、下单或成交：只能判断前段点击信号，不能归因详情页或价格是主要问题。
- 点击少于 50 且 0 下单：先算预期订单，不能直接说商品、详情页或人群有问题。
- 没有成本、退款、平台费、佣金、物流和广告费：不能判断利润，只能判断成交规模或流量效率。
- 没有修改前后对照：不能把变化归因到某一次改图、改价、改标题、改预算或换素材。
- 只有第三方工具或竞品截图：只能当线索，不能当平台后台事实或因果证明。
输出要求
| 档位 | 适用场景 | 输出 |
|---|---|---|
| 轻量 | 用户只给少量数字或追问一个判断 | 结论强度 + 一个关键证据 + 一个关键缺口 + 下一步动作 |
| 标准 | 有对象、时间范围和核心漏斗数据 | 数据体检、事实/推断/假设、问题定位、行动方案 |
| 完整 | 多商品、多广告、多日期、利润或竞品复盘 | 表格、分组、趋势、口径、风险限制、报告式结论 |
默认从轻量或标准开始；只有用户明确要复盘/报告或数据规模足够时，才进入完整输出。
标准结构：
markdown
# 数据分析：{对象与时间范围}
## 结论先说｜{置信度}
{最大问题、关键机会和决策建议}
## 数据体检
{数据范围、样本、口径、缺失和异常}
## 事实、推断与假设
| 类型 | 内容 | 依据 | 可信度 |
| --- | --- | --- | --- |
## 问题定位
{GMV 四变量、漏斗、广告、成本或竞品结构}
## 行动方案
{对象 + 动作 + 改法 + 验证指标 + 继续/暂停条件}
## 风险与限制
{数据不能证明什么，哪些结论仍需验证}下一步建议
| 触发条件 | 下一步 |
|---|---|
| 用户只有模糊结果，附件和文字都不足以界定问题 | 带现有信息转入 lyt-problem-clarifier |
| 数据显示核心问题是「具体商品是否值得继续做 / 继续测」 | 带数据事实和假设转入 lyt-product-validation |
| 数据显示问题是「类目或方向要不要继续」 | 带数据事实和假设转入 lyt-product-selection |
| 数据显示需要调整商品标题关键词或信息结构 | 带搜索词、原标题、指标口径和当前假设转入 lyt-product-title |
| 用户开始追问平台为什么这样分配流量 | 转入 lyt-traffic-logic |
禁止事项
- 不跳过数据体检和口径校验。
- 不把工具截图、平台归因或竞品表现当最终事实。
- 不把偶然波动说成趋势。
- 不把销量直接当订单数，不把 GMV 或 ROI 当利润。
- 不在缺少成本、退款、平台费、佣金、物流和广告费时断言赚钱。
- 不翻译原始商品名、SKU、货号、店铺名、达人名、广告组名和素材名。
- 不写抽象动作；「补曝光」「补点击」「优化转化」必须说明怎么做。
- 不把 GMV Max 当传统广告分析。
- 不回答与电商投放、商品、内容、客户、供应链、成本或利润无关的问题。
